AI駕臨人間 四大芯片流派華山論劍

　　ASIC的開(kāi)發(fā)時(shí)間長(cháng)，意味著(zhù)ASIC芯片很有可能趕不上市場(chǎng)變化的速度，致使廠(chǎng)商陷入竹籃打水一場(chǎng)空的尷尬境地。

　　有沒(méi)有辦法改進(jìn)呢?

　　有。

　　既然一家公司設計 ASIC要花費太花時(shí)間，何不用別人現成的模塊呢?

　　于是SoC+IP模式開(kāi)始流行。這種模式有點(diǎn)像吸星大法。

　　SoC 全稱(chēng)是“片上系統(System-on-chip)”，亦即吸納了許多不同模塊的芯片。SoC 上面的每一個(gè)模塊都可以稱(chēng)為 IP，這些 IP 既可以是自己設計的，也可以是購買(mǎi)其他公司的設計并整合到自己的芯片上。

　　相比ASIC，SoC+IP模式的上市時(shí)間短，成本較低，并且IP可以更靈活地滿(mǎn)足用戶(hù)需求。IP公司專(zhuān)注于IP模塊的設計，SoC公司則專(zhuān)注于芯片集成，分工合作，提高效率。

　　事實(shí)上，高通已經(jīng)在研發(fā)能在本地完成深度學(xué)習的移動(dòng)設備芯片，IP設計公司如CEVA和Kneron也在研發(fā)與人工智能相關(guān)的IP核，這種模式未來(lái)也是人工智能芯片的發(fā)展方向之一。

　　ASIC易學(xué)難練，要想大成，靡費巨資。因此玩ASIC的不乏豪門(mén)貴族。例如，谷歌于2016年推出可編程AI加速器TPU，英特爾也將于2017年推出專(zhuān)為深度學(xué)習設計的芯片Knights Mill。微軟打造Project Catapult支持微軟Bing。

　　從初創(chuàng )公司來(lái)看，美國的Wave Computing公司專(zhuān)注于深度學(xué)習芯片架構，推出DPU(Dataflow Processing Unit);英國的Graphcore公司將推出開(kāi)源軟件框架Poplar和智能處理單元IPU。

　　相比于科技巨頭，初創(chuàng )企業(yè)更有可能結合具體應用場(chǎng)景設計芯片，如地平線(xiàn)機器人設計的第一代BPU(Brain Processing Unit)，被用于開(kāi)發(fā)ADAS系統。

　　中科院計算所從2008年開(kāi)始研究，項目名為寒武紀，主要經(jīng)費來(lái)源是中科院先導專(zhuān)項和國家自然科學(xué)基金，負責人是陳氏兄弟，陳云霽和陳天石。目前，寒武紀系列已包含三種原型處理器結構：寒武紀1號(英文名DianNao，面向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的原型處理器結構);寒武紀2號(英文名DaDianNao，面向大規模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò ));寒武紀3號(英文名PuDianNao，面向多種機器學(xué)習算法)。

　　類(lèi)腦芯片：復制另一個(gè)人腦

　　類(lèi)腦芯片不得不提IBM，每次產(chǎn)業(yè)變遷，IBN總要給大家帶來(lái)一些新鮮名詞熱鬧一番。比如電子商務(wù)、智慧星球，認知計算，現在又帶來(lái)了號稱(chēng)要復制人腦的類(lèi)腦芯片，科技真真太黑了。

　　IBM類(lèi)腦芯片的后臺支持者是美國國防部先進(jìn)研究項目局(DARPA)，DARPA是可謂科技圈的泰山北斗，大名鼎鼎的Internet前身阿帕網(wǎng)即源于這個(gè)機構。

　　DARPA與IBM合作建立了一個(gè)項目，名為“神經(jīng)形態(tài)自適應伸縮可塑電子系統計劃(SyNAPSE)”。該計劃意圖還原大腦的計算功能，從而制造出一種能夠模擬人類(lèi)的感覺(jué)，理解，行動(dòng)與交流的能力的系統，用途非常明確：輔助士兵在戰場(chǎng)動(dòng)態(tài)復雜環(huán)境中的認知能力，用于無(wú)人武器的自動(dòng)作戰。

　　該項目中最引人注目的是類(lèi)腦芯片TureNorth。2011年，IBM發(fā)布第一代TrueNorth芯片，它可以像大腦一樣具有學(xué)習和信息處理能力，具有大規模并行計算能力。2014年，IBM發(fā)布第二代TrueNorth芯片，性能大幅提升，功耗卻只有70毫瓦，神經(jīng)元數量由256個(gè)增加到100萬(wàn)個(gè)，可編程突觸由262144個(gè)增加到2.56億個(gè)。高通也發(fā)布了Zeroth認知計算平臺，它可以融入到高通Snapdragon處理器芯片中，以協(xié)處理方式提升系統認知計算性能，實(shí)際應用于終端設備上。

　　“正北”問(wèn)世，激起了國內研究機構對人工智能的的熱情。

　　上海的西井科技去年發(fā)布了全球首塊5000萬(wàn)神經(jīng)元類(lèi)腦芯片。該公司宣稱(chēng)，這是目前世界上含有神經(jīng)元數量最多的類(lèi)腦芯片，也是首塊可商用化類(lèi)腦芯片。

　　去年6月，中星微宣布中國首款嵌入式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )處理器(NPU)芯片誕生，并已于實(shí)現量產(chǎn)，主要應用于嵌入式視頻監控領(lǐng)域。

　　據說(shuō)北京大學(xué)則研究另外一種路線(xiàn)——憶阻器。據媒體報道，北京大學(xué)在視聽(tīng)感知和圖橡視頻編碼方面的研究處于國際領(lǐng)先水平，在利用神經(jīng)形態(tài)芯片構造大規模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )方面，已經(jīng)圍繞視皮層模擬開(kāi)展研究。

　　中科院陳云霽認為，總體上看，國內和IBM的TrueNorth芯片為代表的國際先進(jìn)水平還存在一定的差距。這個(gè)差距不體現在單芯片絕對的運算速度上(事實(shí)上，國產(chǎn)類(lèi)腦芯片每秒能進(jìn)行的神經(jīng)元運算和突觸運算數量比TBM的TrueNorth還要高十倍)，而是在功耗上。TrueNorth芯片功耗僅為65毫瓦，比國內芯片(15瓦左右)要低250倍。

　　從芯片性能角度來(lái)看，如今類(lèi)腦芯片的算力和精度都不能超過(guò)GPU和FPGA的最好水平，因此類(lèi)腦芯片是人工智能芯片幾大方向中最小眾的一類(lèi)。

　　類(lèi)腦芯片未來(lái)能否超越其它門(mén)派?這有賴(lài)于人類(lèi)是否能完全搞清楚人腦的結構，能否有更多理論和實(shí)驗支撐類(lèi)腦芯片技術(shù)上的突破。就眼下來(lái)看，類(lèi)腦芯片在商業(yè)化的道路上還需要探索一段時(shí)間。

　　華山論劍，中國能否彎道超車(chē)?

　　產(chǎn)業(yè)剛剛萌芽，東邪西毒南帝北丐均在趕往華山的路上，似乎大家都有當大英雄的機會(huì )。但是，如果從國別的角度來(lái)看，會(huì )發(fā)現一個(gè)殘酷的現象。殘酷，是因為中美兩國存在著(zhù)相當差距。比賽剛剛開(kāi)始，美國就贏(yíng)了。

　　在一些知名的芯片廠(chǎng)商中，美國有13家公司中，領(lǐng)軍者既有谷歌、英特爾、IBM這樣的科技巨頭，也有高通、英偉達、AMD、賽靈思這樣在各自領(lǐng)域中有絕對優(yōu)勢的大公司，以及一些發(fā)展良好的中等規模公司和活躍的初創(chuàng )企業(yè)。

　　但中國則主要以初創(chuàng )公司為主，沒(méi)有巨頭。其中七家企業(yè)中六家都是初創(chuàng )公司，均成立于近三年內，只有一家中等規模企業(yè)——中星微。

　　從芯片類(lèi)別來(lái)看，美國廠(chǎng)商遍布人工智能芯片的四大流派，IC設計環(huán)節的產(chǎn)業(yè)結構非常均衡，并且在GPU領(lǐng)域，美國企業(yè)是完全壟斷的，中國為零;在FPGA領(lǐng)域，只能跟隨賽靈思做解決方案;在A(yíng)SIC領(lǐng)域，有些4家創(chuàng )業(yè)公司;類(lèi)腦芯片，也有2家。

　　芯片是數字經(jīng)濟的產(chǎn)業(yè)核心，歷來(lái)是易守難攻，一旦形成先發(fā)優(yōu)勢，后來(lái)者很難超越。AI芯片也不例外。在過(guò)去十多年里，Intel、IBM、摩托羅拉、飛利浦、東芝、三星等60多家公司曾試圖進(jìn)軍AI芯片，但紛紛遭致慘敗。

　　這其中的原因就在于進(jìn)入門(mén)檻高，主要有以下幾點(diǎn)：

　　首先是專(zhuān)利技術(shù)壁壘。FPGA四公司用近9000項專(zhuān)利構筑了長(cháng)長(cháng)的知識產(chǎn)權壁壘，將進(jìn)攻者拒于國門(mén)之外。即便是強如Intel也望而興嘆，不得以耗資167億美元收買(mǎi)了Altera，獲得了一張FPGA領(lǐng)域的門(mén)票。染指GPU就更不用提了。

　　其次是市場(chǎng)相對偏小。2016年全球FPGA市場(chǎng)總額僅為50億美元，且有九成落入賽靈思和Altera兩家公司，這么小的市場(chǎng)規模很難養活太多的大公司，必然導致競爭異常激烈。

　　最后是投資周期長(cháng)。專(zhuān)利壁壘或許可以跨越，市場(chǎng)狹小，或許可以忍受。但是FPGA產(chǎn)品，從投入研發(fā)到產(chǎn)品真正規?；a(chǎn)差不多要七年。這期間幾乎沒(méi)有任何商業(yè)回報。正常的風(fēng)投是等不了這么長(cháng)時(shí)間的。

　　AI時(shí)代論劍，芯片是核心。

　　AI芯片作為產(chǎn)業(yè)上游，也是技術(shù)要求和附加值最高的環(huán)節，產(chǎn)業(yè)價(jià)值和戰略地位遠遠大于應用層創(chuàng )新，因此我們需要高度重視。

　　放眼時(shí)代變遷，CPU領(lǐng)域WINTEL聯(lián)盟已經(jīng)一統江山極難突破，而AI芯片方興未艾，機遇正在逐漸顯露，AI領(lǐng)域未來(lái)必然也會(huì )產(chǎn)生類(lèi)似英特爾、AMD這樣的世界級企業(yè)。

　　美國以絕對實(shí)力處于領(lǐng)先地位，但一批中國初創(chuàng )企業(yè)也在蓄勢待發(fā)。

　　但是，AI芯片領(lǐng)域的創(chuàng )新絕不是件一蹴而就的事情。它涉及到人工智能算法、編程語(yǔ)言、計算機體系結構、集成電路技術(shù)、半導體工藝的方方面面。在巨大的國際競爭壓力下，靠單個(gè)企業(yè)研發(fā)投入，遠遠不夠;單靠有限的風(fēng)險投資，也不行?？靠萍佳a貼，更是遠水解不了近渴。

　　我們如何相信中國企業(yè)有機會(huì )成為人工智能時(shí)代的弄潮兒，在A(yíng)I芯片華山論劍之時(shí)占有一席之地呢?抱團創(chuàng )新可能會(huì )是未來(lái)實(shí)現突破的方向。AI領(lǐng)域創(chuàng )業(yè)空間巨大，所需資金規模巨大，所需資源巨大，單憑創(chuàng )業(yè)者個(gè)人和團隊的能力打天下已經(jīng)不現實(shí)， AI創(chuàng )業(yè)者需要跟產(chǎn)業(yè)加速器和產(chǎn)業(yè)資本密切結合，抱團創(chuàng )新，如此才能有更廣闊的發(fā)展天地。

　　而筆者在對騰訊眾創(chuàng )調研時(shí)了解到，目前許多國內創(chuàng )業(yè)企業(yè)已經(jīng)學(xué)會(huì )了抱團創(chuàng )新，以長(cháng)青騰創(chuàng )業(yè)營(yíng)為例，開(kāi)營(yíng)100余天，40家創(chuàng )業(yè)公司總估值實(shí)現翻番，超過(guò)600億，58%的學(xué)員順利進(jìn)入下一輪融資，100天融資總金額超過(guò)60億。眼下，長(cháng)青騰正在籌劃AI創(chuàng )業(yè)營(yíng)。

　　這對中國AI芯片創(chuàng )業(yè)是不是有所啟示?